Бивший розробник ChatGPT представив нові моделі System One, які не генерують текст
Бивший розробник ChatGPT Diogo Almeida представив нову модель Jev, яка повертає структуровані відповіді замість тексту. Це робить її 20–200 разів швидшою на задачах класифікації та оцінки ризиків.
🚀 Швидкий інструмент для спеціалізованих задач. Для компаній, які потребують миттєвої класифікації або оцінки ризиків без затримок на генерацію тексту.
Що це означає для вас
Тестуйте Jev на вашому поточному пайплайні класифікації запитів, щоб порівняти latency та вартість
🕐 Зареєструйтеся в early access на typesafe.ai і запустіть один тестовий запит на класифікацію (10 хв)
📊 З новини: 70-500 мс🛠 Інструмент: Jev
Пропустіть, якщо: якщо ваші задачі вимагають генерації тексту, а не просто вибору категорії
Перевірте, чи може Jev замінити ваші поточні LLM-виклики для маршрутизації запитів — це може скоротити витрати в 10 разів.
Отримати карту AI-можливостей →🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •Модель Jev повертає структуровані відповіді замість тексту
- •Latency: 70–500 мс на задачах класифікації
- •Ціна: $0.042 за 1М вхідних токенів, вихідні безкоштовно
- •Доступна в early access через typesafe.ai
- •Розроблена билим розробником ChatGPT Diogo Almeida
Як це змінить ваш ринок?
Компанії у фінансах та кибербезпеці, які використовують LLM для простих задач типу фільтрації або маршрутизації, тепер можуть замінити їх на Jev — це зменшить витрати на обробку та зменшить час реакції від секунд до десятків мілісекунд, не жертвуючи точністю.
Визначення:
System One Models — клас моделей AI, які оптимізовані для швидкого повернення структурованих даних (категорій, ймовірностей) замість генерації природної мови, заснований на принципі, що для багатьох задач текстовий вивід є надлишковим.
Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження. ❌ "Підходить для компаній будь-якого розміру". ✅ "7B: MacBook 16GB, без IT-команди, 15 хв. 27B: GPU $2,000+ або хмара ~$0.5/год, IT-спеціаліст, 1-2 дні.")
- •Для IT-команд у компаніях від 50 осіб, які обробляють >10K запитів/день на задачах класифікації
- •Потрібен доступ до інтернету для early access API (самостійний розгортання не описано)
- •Початкові витрати: $0 за реєстрацію, потім оплата за використання
- •Час на впровадження: <1 день для інтеграції через API
Альтернативи (ТАБЛИЦЯ: | | Продукт 1 | Продукт 2 | Продукт 3 | з колонками: Ціна, Де працює, Мін. вимоги, Ключова різниця. ОБОВ'ЯЗКОВО конкретні ціни. ❌ "Потужна модель" — нуль інформації. ✅ "$15/1M токенів" або "безкоштовно" або "ціна не розкрита".)
| | Jev | GPT-4o mini | Claude 3 Haiku | | Ціна | $0.042/1M вхідних | $0.15/1M вхідних | $0.25/1M вхідних | | Де працює | API (early access) | API | API | | Мін. вимоги | Інтернет-з’єднання | Інтернет-з’єднання | Інтернет-з’єднання | | Ключова різниця | Strukturovany вивід, 0$ за вихідні токени | Генерація тексту | Генерація тексту |
💬 Часті запитання
🔒 Підтекст (Insider)
Це не заміна LLM, а їх доповнення для конкретних кейсів. Компанії, які вже платять за API виклики LLM для простих задач, можуть значно скоротити витрати і latency, перейшовши на Jev для маршрутизації, фільтрації або приняття рішень.
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Джерела
Data Secrets — оригіналНавчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live